在R中添加日期和时间值
我的数据文件中有以下类型的数据在R中添加日期和时间值,r,R,我的数据文件中有以下类型的数据 DriveNo Date and Time 12 2017-01-31 23:00:00 //Start time of a trip for Driver12 134 2017-01-31 23:00:01 12 2017-01-31 23:10:00 //End time ( 10 min trip) 345 (some date/time) 12 2017-0
DriveNo Date and Time
12 2017-01-31 23:00:00 //Start time of a trip for Driver12
134 2017-01-31 23:00:01
12 2017-01-31 23:10:00 //End time ( 10 min trip)
345 (some date/time)
12 2017-01-31 23:20:00 //Start Time
12 2017-01-31 23:35:00 //End Time (15 min trip)
.
.
.
DriveNo TotalTimeDriven
12 35mins
134 ........(in days/hours/mins)
.
.
# Sample data
df <- data.table(DriveNo = c(12, 134, 12, 134), Time = c("2017-01-31 23:00:00", "2017-01-31 23:00:01", "2017-01-31 23:10:00", "2017-01-31 23:20:01"))
df[, duration := max(as.POSIXct(Time)) - min(as.POSIXct(Time)), by = DriveNo]
df
DriveNo Time duration
1: 12 2017-01-31 23:00:00 10 mins
2: 134 2017-01-31 23:00:01 20 mins
3: 12 2017-01-31 23:10:00 10 mins
4: 134 2017-01-31 23:20:01 20 mins
#示例数据
df数据表解决方案：-
# Sample data
df <- data.table(DriveNo = c(12, 134, 12, 134), Time = c("2017-01-31 23:00:00", "2017-01-31 23:00:01", "2017-01-31 23:10:00", "2017-01-31 23:20:01"))
df[, duration := max(as.POSIXct(Time)) - min(as.POSIXct(Time)), by = DriveNo]
df
DriveNo Time duration
1: 12 2017-01-31 23:00:00 10 mins
2: 134 2017-01-31 23:00:01 20 mins
3: 12 2017-01-31 23:10:00 10 mins
4: 134 2017-01-31 23:20:01 20 mins
#示例数据
dfrange
返回最大值和最小值，并且diff
减去向量中的序列号，因此您只需执行以下操作即可
aggregate(DateTime ~ DriveNo, df, function(x){diff(range(x))})
## DriveNo DateTime
## 1 12 10
## 2 134 0
或者在dplyr中
library(dplyr)
df %>% group_by(DriveNo) %>% summarise(TimeDriven = diff(range(DateTime)))
## # A tibble: 2 × 2
## DriveNo TimeDriven
## <int> <time>
## 1 12 10 mins
## 2 134 0 mins
要更改单位，直接调用difftime
可能更简单
资料
使用循环布尔向量进行索引会更快，但在dplyr中，它们在某个点上会被取消分类。在data.table中
library(data.table)
setDT(df)[, .(TimeDriven = diff(range(DateTime))), by = DriveNo]
## DriveNo TimeDriven
## 1: 12 10 mins
## 2: 134 0 mins
库（data.table）
种子（47）
驾驶1:1 60分钟
#>2:2110分钟
#>3:3120分钟
#>4:4130分钟
#>5:580分钟
或者在基地,
set.seed（47）
驱动器1 160
#> 2 2 110
#> 3 3 120
#> 4 4 130
#> 5 5 80
如果驾驶员的驾驶次数为奇数，则所有表格都可能出现问题，这在给定的假设下是不可能的。如果是，则需要进行更多清理。range
返回最大值和最小值，并且diff
减去向量中的序列号，因此您只需执行以下操作即可
aggregate(DateTime ~ DriveNo, df, function(x){diff(range(x))})
## DriveNo DateTime
## 1 12 10
## 2 134 0
或者在dplyr中
library(dplyr)
df %>% group_by(DriveNo) %>% summarise(TimeDriven = diff(range(DateTime)))
## # A tibble: 2 × 2
## DriveNo TimeDriven
## <int> <time>
## 1 12 10 mins
## 2 134 0 mins
要更改单位，直接调用difftime
可能更简单
资料
使用循环布尔向量进行索引会更快，但在dplyr中，它们在某个点上会被取消分类。在data.table中
library(data.table)
setDT(df)[, .(TimeDriven = diff(range(DateTime))), by = DriveNo]
## DriveNo TimeDriven
## 1: 12 10 mins
## 2: 134 0 mins
库（data.table）
种子（47）
驾驶1:1 60分钟
#>2:2110分钟
#>3:3120分钟
#>4:4130分钟
#>5:580分钟
或者在基地,
set.seed（47）
驱动器1 160
#> 2 2 110
#> 3 3 120
#> 4 4 130
#> 5 5 80
如果驾驶员的驾驶次数为奇数，则所有表格都可能出现问题，这在给定的假设下是不可能的。如果是，则需要进行更多清洁。按DriveNo
分组，然后取diff（range（DateTime））
。在dplyr中，df%>%groupby（DriveNo）%%>%summary（TimeDriven=diff（range（DateTime））
，不过aggregate
或data.table也可以正常工作。groupbyDriveNo
，然后使用diff（range（DateTime））
。在dplyr中，df%>%group_by（DriveNo）%%>%summary（TimeDriven=diff（range（DateTime））
，尽管aggregate
或data.table也可以正常工作。您也可以交替地执行DT[order（time）、difftime（time[1]、time[2]、units=“min”）、by=g
或类似操作。@Frank只有在有两次的情况下才有效@啊，很可能折叠组更有意义：df[，Time:=as.POSIXct（Time）][，（duration=max（Time）-min（Time）），by=DriveNo]
@alistaire是的，我同意正在折叠，但没有理由相信数据应该有两个以上的条目。当然，我见过这样的数据集，它们有1-2个条目。对于更多条目的情况，由于？GForce
中提到的内容，在计算方式方面（或交替使用min和max，而不是排序），比DT[order（t），（first（t），last（t）），by=g][，diff:=V2-V1]
有一些效率的提高。您可以交替使用DT[order（time），difftime（time[1]，time[2]，units=“min”），by=g]
或类似的方法。@只有在有两次的情况下才有效@啊，很可能折叠组更有意义：df[，Time:=as.POSIXct（Time）][，（duration=max（Time）-min（Time）），by=DriveNo]
@alistaire是的，我同意正在折叠，但没有理由相信数据应该有两个以上的条目。当然，我见过这样的数据集，它们有1-2个条目。对于更多条目的情况，在计算方式方面（或交替使用最小值和最大值，而不是排序），从DT[顺序（t），（第一（t），最后（t）），by=g][，diff:=V2-V1]
可以提高效率多亏了？GForce
中提到的内容。小结：在行程不完整的情况下，可能需要一些其他值，而不是零。。。NA（属于difftime类）或基于数据提取时间的时间差。@alistaire df%%>%group_by（DriveNo）%%>%Summary（TimeDriven=diff（range（DateTime）））将仅向我提供第一个和最后一个条目（range）的时间驱动。但是，对于同一驱动程序，数据集有多个条目。正如我在问题中提到的，只有500个驱动程序，但数据约为300万。您的示例结果意味着您应该为每个驱动程序创建一行。有些时间戳是开始的，有些是停止的？如果是，它们是如何区分的？位置？听上去，你需要编辑你的例子，使之成为一个足够有代表性的子集，这显然是现在没有的。@alistaire是的，我会为每个驱动程序编一行。对于start/stop，驾驶员1的第一个条目是start，第二个条目是stop。第三个条目是重新开始，第四个条目是停止，依此类推。。因此，如果第一个和第二个相差10分钟，第三个和第四个相差15分钟，那么我的结果值应该是25。你需要用足够的数据和相应的期望结果来编辑你的问题。小结：在行程不完整的情况下，可能需要一些其他值，而不是零。。。NA（属于difftime类）或基于数据提取时间的时间差。